Regression model

M-odhadové funkce (Robustní regrese)

M-odhadové funkce jsou robustní zobecnění metody maximální věrohodnosti, formalizované v práci Petera J. Hubera (Huber & Ronchetti, 2009). Místo umocnění každé reziduum aplikují omezenou ztrátovou funkci, takže velká rezidua z odlehlých hodnot jsou vážena méně, než aby dominovala fitu.

Použít v StatMindJiž brzyVideoJiž brzyDownload slides

Přečíst celou metodu

Pouze pro členy

Pro přečtení této sekce se přihlaste s bezplatným účtem.

Přihlásit se

Method map

The neighbourhood of related methods — select a node to explore.

M-odhadové funkce (Robustní regrese)

Regrese nejmenších ořeza…MM-odhad pro robustní re…Regrese metodou ordinárn…Kvantilová regrese Ridge regrese Huberova regrese

Zdroje

Huber, P. J., & Ronchetti, E. M. (2009). Robust Statistics (2nd ed.). Wiley. link ↗
Maronna, R. A., Martin, R. D., Yohai, V. J., & Salibián-Barrera, M. (2019). Robust Statistics: Theory and Methods (with R) (2nd ed.). Wiley. link ↗

Jak citovat tuto stránku

ScholarGate. (2026, June 1). M-Estimators (Robust Regression). ScholarGate. https://scholargate.app/cs/statistics/m-estimator

Which method?

Set this method beside its closest kin and read them side by side — the library lays the books on the table; the choice is yours.

Regrese nejmenších ořezaných čtverců (Least Trimmed Squares, LTS)Statistika↔ compare
MM-odhad pro robustní regresiStatistika↔ compare
Regrese metodou ordinárních nejmenších čtverců (OLS)Ekonometrie↔ compare
Kvantilová regreseEkonometrie↔ compare
Ridge regreseStrojové učení↔ compare

Compare side by side →

Odkazuje sem

Huberova regrese

Našli jste na této stránce chybu? Nahlaste ji nebo navrhněte opravu →